作者： admin

程管控，保障产品安全、品质稳定；三是打造销售智能防伪防窜体系，结合调味品行业工业互联网标识解析二级节点，构建产品防伪、防窜货的全流程
原料端-生产端-销售端的全流程可视、可管、可控。
3大基础平台：一是通过AI智能分析平台结合5G采集和分析原材料和生产过程质量数据，二是通过调味
数据，结合数据分类、数据建模等技术，实现质量数据要素价值提升。
三、案例实效
通过5G边缘计算、物联网、AI工业检测、大

品的研发。尽管数据标准化、模型可解释性和产业应用落地仍面临挑战，但AI已被视为推动发酵食品产业迈向智能制造和精准营养的重要引擎。
成果介

研究系统总结了人工智能（AI）在发酵微生物研究中的变革性作用，首次从学术视角明确提出“AI驱动的微生物资源挖掘”研究框架。传统培养与多组学
术虽然揭示了发酵体系的微生物组成和代谢分子，但在大规模数据解析与功能机制探索方面存在瓶颈。本成果指出，通过将机器学习和深

制”川酒集团在酒博会现场推出的“AI酿酒师”，堪称全场“人气王”。通过AI生成定制，一分钟就能调出一款消费者专属的酒体，想要什么度数、什么风
酒业的“智酿云”工业互联网平台，串联起全厂2万余个传感器，糖化温度、发酵参数、入窖时机……每一个变量都在屏幕上实时跳动，实现酿造全过程
化的数据节点，实现全链条追溯。中国酒业协会正计划打造《中国酒业智能制造成熟度评价体系》，未来每一瓶酒从原料到餐桌的完整履历

，可用于预测目标重组蛋白在大肠杆菌体系中的最大表达产量及相应的最优发酵条件。此外，AI可用于预测微生物代谢行为，并辅助优化反应路径与过程
参数等进行协同融合，提升模型对复杂体系的表征能力与泛化能力。2）推动AI与自动化试验平台/高通量表征深度耦合，形成“模型提出假设-自动化验证-
“算出来再做”转变。4）随着数据基础与计算能力提升，面向全流程的智能制造与决策支持体系将不断完善，并推动植物蛋白专用大

谷物类、豆类、蔬菜类、乳制品、肉类、水产类、酒类、调味品、茶类等传统发酵食品，加速人工智能（AI）与食
生物制造的深度融合，加速开发数字化智能发酵系统，研发将传统的人工发酵经验与人工智能算法相结合的智能模
，实现非人工柔性化生产。在副产物闭环利用、低碳能源替代的基础上，推动合成生态技术和精准发酵的广泛应用
，驱动传统发酵产业绿色智能化改造，建立基于AI的能耗优化与排放控制模型，构建“生产-加工-流

安信生物AlgoSynth Master平台采用“AI计算预测 × 跨模态风味调节”的双引擎驱动模式，可实现食物味道创新。该平台以自建的风味AI图谱(FMM)及覆盖200多个国家和地区的法律法规数据库为底座，在分子级别进行协同增效计算，精准预测分子间相互作用，自动输出最优复配方案；同时通过跨模态感知建模，预测后鼻腔芳香分子对甜味与咸味的诱导增强效应，匹配最优芳香-味觉协同组合，实现异味掩蔽与风味精

件更朴素的事，这东西到底有没有在真实的工作里跑起来。
馆内，”果实进化”的展台上，屏幕循环放着一间益生菌发酵工厂。从原料清洗、智能切配到无菌发酵罐群，整条线在洁净密闭的环境里运转。这是一家被 AI 管着的工厂。

为什么要用 AI 管工厂？发酵这门手艺，风味一向靠老师傅的鼻子和手感。可经验传不下去，人的精力也有上限。AI 来，接的正是这双顾不过来的手，好让每一坛都一个味。
屏幕里这间工厂，就是”盐

，就是把原料标准、经典配方全部恢复原样，延长豆豉的发酵时长，一点点把大家熟悉的老味道找回来。稳住配方
质，降低人为失误。如果配方和原料出了问题，再先进的AI设备也挽救不了口碑。老干妈这个案例，也给很多家族
业、传统制造业敲响警钟。二代接班容易陷入压缩成本的误区，在看不见的原料上省钱，最终毁掉几十年积累的品
口碑。老字号想要长久活下去，不是二选一：既不能死守旧模式拒绝新技术，也不能一味追逐流量，丢掉

AI在食品行业的生产工艺优化、质量智能检测、供应链协同场景及供应商相关的供应链管理中均有落地应用。在烘焙企业的生产工艺优化场景中，AI Agent通过分析面团温度、湿度、发酵时间等参数与产品口感的关系构建工艺优化模型，实现烘焙温度与时间的动态调节，可适应不同批次面粉特性差异并自动调整参数，落地效果为产品合格率提升2.3个百分点，能耗降低15%，单条生产线日增产300kg，还解决了传统人工经验依赖导

由之路。
为何是“数智”：
传统酿造与智能制造的握手
Part.02
AI解析工艺：人工智能大模
正在学习“制曲发酵”“日晒夜露”等传统工艺原理，把老师傅的“手感”“火候”转化为
台开放招商。
凡有智能化升级成果、数智工厂案例、AI 赋能解决方案者，欢迎携成果参展，
国内调味品知名品牌同台，与行业同仁共同见证传统酿造的数智新生。
“AI + 数智酿造”专
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